## APLIKASI PREDIKSI JUMLAH PENDERITA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

## Raditya Lucky Riswanto, Sutikno, dan Indriyati
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Email : tik@undip.ac.id , indri52@yahoo.com , raditya.lucky.r@gmail.com

## Abstrak
IR ( incidence rate ) DBD Kota Semarang selalu lebih tinggi dari IR DBD Jawa Tengah dan IR DBD Nasional dari tahun 2006 sampai tahun 2012. Tahun 2012 IR DBD Kota Semarang adalah 70.9, tiga kali  lebih  tinggi  dari  IR  DBD  Jawa  Tengah  yaitu  19,29.  Tindakan  preventif  dari  pemerintah diharapkan  dapat  menekan  peningkatan  jumlah  penderita.  Dengan  mengetahui  peningkatan  jumlah penderita,  maka  pemerintah  dapat  melakukan  tindakan  apa  yang  harus  dilakukan  untuk  menekan penyebaran  penyakit.  Data  jumlah  penderita  penyakit  bersifat  kontinu  dan  memiliki  tren  yang dinamis, maka metode yang dibutuhkan untuk melakukan prediksi adalah metode yang kompleks dan dapat  mempelajari  ketidakpastian  dalam  setiap  periode  yang  dapat  diakomodasi  dengan  algoritma Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Salah  satu  algoritma  JST  yaitu Backpropagation .  Jumlah  penderita penyakit  DBD  per  bulan  dalam  satu  tahun  digunakan  sebagai  masukan  dengan  jumlah  penderita penyakit  pada  satu  bulan  ke  depan  sebagai  keluaran.  Arsitektur backpropagation menggunakan  dua belas neuron layer input, satu layer tersembunyi dengan jumlah neuron yang dapat diubah-ubah dan satu neuron pada layer output. Pengujian menghasilkan MAPE terkecil, yaitu 4.48 pada alfa 0.7 dan jumlah neuron tersembunyi sebanyak 50 neuron dengan nilai akurasi 95.52 persen.
Kata kunci : penyakit demam berdarah dengue , jaringan syaraf tiruan, backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Profil  Kesehatan  Kota  Semarang  tahun 2012  menunjukkan  jumlah  penderita  penyakit DBD  cukup  tinggi . IR  ( incidence  rate adalah jumlah  kasus  baru  per  populasi  dalam  waktu tertentu) DBD Kota Semarang adalah 70.9 yang bernilai tiga kali lebih tinggi dari IR DBD Jawa Tengah yaitu 19,29 [3].
Tindakan  preventif  dari  pemerintah diharapkan  dapat  menekan  peningkatan  jumlah penderita.  Dengan  mengetahui  peningkatan jumlah  penderita,  maka  pemerintah  dapat melakukan  tindakan  apa  yang  harus  dilakukan untuk menekan penyebaran penyakit.
Prediksi  adalah  kegiatan  memperkirakan apa  yang  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang berdasarkan  data  yang  relevan  pada  masa  lalu dan menempatkannya dalam suatu bentuk model matematis.  Data  penyakit  DBD  tersedia  dalam bentuk time  series dengan  rangkaian  data 𝑥 ! ! ! , 𝑥 ! ! ! , … , 𝑥 ! ! ! dan  data  yang  akan diprediksi  adalah 𝑥 ! .  Data  jumlah  penderita
penyakit bersifat kontinu dan memiliki tren yang dinamis,  maka  metode  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  prediksi  adalah  metode  yang kompleks dan dapat mengakomodasi ketidakpastian dalam setiap
periode. Karakteristik  tersebut  dapat  diakomodasi  oleh Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  tidak  hanya dapat  menganalisis  data time  series ,  tapi  juga dapat mempelajari data untuk dilakukan prediksi pada periode selanjutnya [9].
Salah satu algoritma JST yaitu Backpropagation telah  dibuktikan  Ria  Apriyani dalam Implementation  of  Artificial  Neural Network Backpropagation Method in Predicting Stock  Price  PT.  Indosat  Using  Matlab7.1 dapat menghasilkan  akurasi  terbaik  sebesar  99.85  %
[1]. Algoritma
Backpropagation dapat dioptimalkan  dengan  penambahan  algoritma Nguyen Widrow
untuk mengoptimalkan inisialisasi  bobot.  Penelitian  Stephen  Roy Imantaka  dalam  Sistem  Pengenalan  Wajah Berbasis Ensemble  Neural  Network untuk  Citra Inframerah menunjukkan Backpropagation
Aplikasi   Prediksi   Jumlah   Penderita   Penyakit   Demam   Berdarah   Dengue...
dengan  metode  acak  memerlukan  iterasi sebanyak  300 epoch ,  sedangkan  dengan  metode Nguyen  Widrow hanya  membutuhkan  60 epoch [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penyakit Demam Berdarah Dengue Demam  Berdarah Dengue adalah penyakit demam akut, terutama menyerang anak yang disertai dengan manifestasi pendarahan dan bertendensi  menimbulkan shock yang  dapat menyebabkan kematian
serta sering
menimbulkan  kejadian  luar  biasa  atau  wabah. DBD merupakan penyakit yang disebarkan oleh nyamuk Aedes  aegypty yang  ditandai  dengan demam  mendadak,  tinggi,  dan  terus-menerus yang  berlangsung  selama  2-7  hari  disertai dengan  tanda  pendarahan  di  kulit,  lebam, pendarahan gusi, muntah darah [10].
Di  samping  itu,  penyakit  DBD  juga dapat ditularkan oleh nyamuk Aedes albopictus , di  mana  kedua  jenis  nyamuk  ini  terdapat  di seluruh  pelosok  Indonesia,  kecuali  di  tempat- tempat dengan ketinggian lebih dari 1000 meter di atas permukaan laut[10].
Seseorang  yang  di  dalam  darahnya mengandung  virus dengue merupakan  sumber penularan penyakit
DBD yang bisa menunjukkan  gejala  sakit  ataupun  tidak  sakit tergantung  kekebalan  tubuh  terhadap  virus tersebut.  Jika  seseorang  digigit  oleh  nyamuk Aedes aegypti maka virus dengue masuk bersama darah yang dihisapnya. Di dalam tubuh nyamuk itu,  virus  akan  berkembang  biak  dengan  cara membelah  diri  dan  menyebar  di  seluruh  bagian tubuh  nyamuk.  Sebagian  besar  virus  itu  berada dalam  kelenjar  liur  nyamuk.  Dalam  tempo  satu minggu jumlahnya dapat mencapai puluhan atau ratusan ribu. Selanjutnya pada waktu nyamuk itu menggigit  orang  lain,  maka  setelah  alat  tusuk nyamuk  menemukan  kapiler  darah,  sebelum darah  dihisap,  terlebih  dahulu  dikeluarkan  air liur  agar  darah  yang  dihisap  tidak  membeku. Maka  bersama  air  liur  nyamuk  inilah  virus dengue dipindahkan kepada orang lain[10].

## Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah sistem  terkomputasi  di  mana  arsitektur  operasi diilhami  dari  pengetahuan  tentang  sel  saraf
biologis  di  dalam  otak  yang  selalu  mencoba menstimulasi  proses  pembelajaran  pada  otak manusia.  Model  syaraf  ditunjukkan  dengan kemampuannya dalam emulasi, analisis, prediksi dan  asosiasi.  Kemampuan  yang  dimiliki  JST dapat digunakan untuk belajar dan menghasilkan aturan  atau  operasi  dari  beberapa  contoh  atau input yang  dimasukkan  dan  membuat  prediksi tentang  kemungkinan output yang  akan  muncul [4].
Setiap  pengolahan  elemen  membuat perhitungan  berdasarkan  pada  jumlah  masukan ( input ).  Sebuah  kelompok  pengolahan  elemen disebut layer atau  lapisan  dalam  jaringan. Lapisan  pertama  adalah input dan  yang  terakhir adalah output .  Lapisan  di  antara  lapisan input dan output disebut  dengan  lapisan  tersembunyi ( hidden layer ). Jaringan syaraf tiruan merupakan suatu bentuk arsitektur yang terdistribusi paralel dengan sejumlah besar titik dan hubungan antar titik  tersebut.  Tiap  titik  berhubungan  dari  satu titik  ke  titik  lain  mempunyai  harga  yang diasosiasikan  sebagai  bobot.  Setiap  titik memiliki  nilai  yang  diasosiasikan  sebagai  nilai aktivasi titik [4].
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Backpropagation merupakan  salah  satu algoritma  yang  sering  digunakan  dalam penyelesaian  masalah  yang  rumit.  Hal  ini dimungkinkan karena jaringan dengan algoritma ini  dilatih  dengan  menggunakan  metode  belajar terbimbing.  Pada  jaringan  diberikan  sepasang pola  yang  terdiri  dari  pola  masukan  dan  pola keluaran  yang  diinginkan.  Ketika  suatu  pola diberikan  kepada  jaringan,  bobot-bobot  diubah untuk  memperkecil  perbedaan  pola  yang  terdiri atas  pola  keluaran  dan  pola  yang  dinginkan. Latihan  ini  dilakukan  berulang-ulang  sehingga semua  pola  yang  dikeluarkan  jaringan  dapat memenuhi pola yang diinginkan [4].
Pelatihan Backpropagation meliputi  3 fase.  Fase  pertama  adalah  fase  maju.  Pola masukan  dihitung  maju  mulai  dari  layar masukan  hingga  layar  keluaran  menggunakan fungsi  aktivasi  yang  ditentukan.  Fase  kedua adalah  fase  mundur.  Selisih  antara  keluaran jaringan  dengan  target  yang  diinginkan merupakan  kesalahan  yang  terjadi.  Kesalahan tersebut  dipropagasikan  mundur,  dimulai  dari
garis  yang  berhubungan  langsung  dengan  unit- unit  di  layar  keluaran.  Fase  ketiga  adalah modifikasi  bobot  untuk  meurunkan  kesalahan yang terjadi [8].
Algoritma  pelatihan  untuk  jaringan dengan  satu  layer  tersembunyi  menggunakan fungsi  aktivasi sigmoid  biner adalah  sebagai berikut [8]:
1. Inisialisasi bobot
2. Jika  kondisi  penghentian  belum  terpenuhi lakukan langkah 3-9
3. Untuk  setiap  pasang  data  pelatihan,  lakukan langkah 4-9
Fase I: Propagasi Maju
4. Tiap  unit  masukan  ( 𝑥 ! ,  i  =  1,  2,  3,  …, 𝑛 ) menerima  sinyal 𝑥 ! dan  meneruskan  sinyal tersebut pada semua lapisan tersembunyi.
5. Hitung semua keluaran di unit tersembunyi 𝑧 ! ( 𝑗 = 1, 2, 3, …, 𝑝 ). 𝑣 ! ! adalah nilai bobot bias (b) dari layer input ke layer tersembunyi.
𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 ! = 𝑣 ! ! + 𝑥 ! 𝑣 !" !
! ! ! ……………(1) 𝑧 ! = 𝑓 ( 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 ! ) = ! ! ! ! ! ! _ !"# ! …………...(2)
6. Hitung  semua  keluaran  jaringan  di  unit output 𝑦 ! ( 𝑘 =  1,  2,  3,  …, 𝑚 )  dengan. 𝑤 ! ! adalah  nilai  bobot  bias  (b)  dari layer tersembunyi ke layer output.
𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 ! = 𝑤 ! ! + 𝑧 ! 𝑤 !" !
! ! ! …………(3) 𝑦 ! = 𝑓 𝑦 !"# ! = ! ! ! ! ! ! _ !"# ! …………...(4)
Fase II: Propagasi Mundur 7. Hitung  faktor 𝛿 unit  keluaran  berdasarkan kesalahan di setiap unit keluaran 𝑦 ! ( 𝑘 = 1, 2, ..., 𝑚 ). 𝛿 ! = 𝑡 ! – 𝑦 ! 𝑓 ’ 𝑦 !"# ! = 𝑡 ! − 𝑦 ! 𝑦𝑘 1 − 𝑦 ! ……………..(5)
Hitung suku perubahan bobot ∆ 𝑤 !" dengan laju pembelajaran ( 𝛼 ). ( 𝑘 = 1, 2, ..., 𝑚 ) dan ( 𝑗 = 0, 1, ..., 𝑝 ). 𝑧 ! adalah nilai bias layer tersembunyi yang bernilai satu.
∆ 𝑤 !" = 𝛼 𝛿 ! 𝑧 ! …………………………(6)
8. Hitung faktor 𝛿 unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi 𝑧 ! (j = 1, 2, ..., 𝑝 ) dan faktor 𝛿 unit tersembunyi.
𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 ! = 𝛿 ! 𝑤 !" !
! ! ! …………….(7) 𝛿 ! = 𝛿 !"# ! 𝑓 ′ 𝑧 !"# ! = 𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 ! 𝑧 ! ( 1 − 𝑧 ! ) ……………….(8)
Hitung suku perubahan bobot ∆ v !" . 𝑥 ! adalah nilai bias layer input yang bernilai satu. ∆ v !" = α 𝛿 ! 𝑥 ! ………………………….(9)
Fase III Perubahan Bobot 9. Hitung semua perubahan bobot. ( 𝑘 = 1, 2, ..., 𝑚 ) dan ( 𝑗 = 0, 1, ..., p). 𝑤 !" 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤 !" 𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆ 𝑤 !" …(10)
v !" 𝑏𝑎𝑟𝑢 = v !" 𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆ v !" ……...(11)
Setelah  pelatihan  selesai  dilakukan, jaringan  dapat  dipakai  untuk  pengenalan  pola. Dalam hal ini, hanya propagasi maju (langkah 5 dan  6)  saja  yang  dipakai  untuk  menentukan keluaran jaringan.
MSE ( Means Square Error )
Perhitungan  MSE  digunakan  untuk mengukur  apakah  jaringan  saraf  tiruan  dapat melakukan proses belajar dengan baik. MSE ini merupakan  pengukuran  ketepatan  jaringan  saraf tiruan  terhadap  data  target  pembelajaran.  MSE pada  keluaran  jaringan  saraf  tiruan  merupakan selisih  antara  keluaran  yang  didapat  dari  proses pembelajaran dengan target yang diinginkan dari masukan  data  tertentu.  Data  pembelajaran merupakan  data  yang  dijadikan  sebagai pembanding pada proses pembelajaran, sedangkan  pada  proses  pengujian,  data  yang dipakai adalah data uji.
Cara  menghitung  MSE  untuk  kumpulan data  d  pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan kumpulan neuron keluaran [2].
𝑀𝑆𝐸 = ( ! ! ! ! ! ) ! ∈ !"#$"#% ! !
! ! ! !"#$"#% …………(12)
Keterangan : t k adalah nilai target neuron keluaran ke-k o k adalah nilai output neuron keluaran ke-k n d adalah jumlah data pembelajaran n output adalah jumlah neuron keluaran
Aplikasi   Prediksi   Jumlah   Penderita   Penyakit   Demam   Berdarah   Dengue...
MAPE ( Means Absolute Percentage Error )
Prediksi  tidak  selalu  tepat  karena  teknik yang digunakan belum tentu sesuai dengan sifat datanya.  Oleh  karena  itu  perlu  diadakan presentase  kebenaran  prediksi  sehingga  dapat diketahui  sesuai  atau  tidaknya  teknik  prediksi yang  digunakan.  Pada  prinsipnya,  perhitungan presentase kebenaran prediksi dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi dengan kenyataan yang terjadi.
Perhitungan  besarnya error peramalan dihitung  dengan  menggunakan  MAPE  yang merupakan  nilai  tengah  presentase  kesalahan absolut dari suatu prediksi dengan persamaan (3) [7].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = | ! ! ! ! ! | ! ! ! ! ! ! ! ……………….(13) Keterangan : 𝑥 ! adalah nilai data sebenarnya periode ke-t 𝐹 ! o k adalah nilai data hasil prediksi periode ke-t 𝑛 adalah banyaknya data
Jika  MAPE  <  25%  maka  hasil  prediksi dapat  diterima  secara  memuaskan,  sebaliknya jika  MAPE  >  25%  maka  hasil  prediksi  kurang memuaskan [7].
Algoritma Inisialisasi Nguyen Widrow
Bobot  awal  akan  mempengaruhi  apakah jaringan  mencapai  titik  minimum  lokal  atau global  dan  seberapa  cepat  konvergensinya. Nguyen  dan  Widrow  (1990)  mengusulkan  cara membuat  inisialisasi  bobot  dan  bias  ke  unit tersembunyi sehingga menghasilkan iterasi lebih cepat, misalkan :
n = jumlah unit masukan p = jumlah unit tersembunyi β = faktor skala, dihitung dengan persamaan (4) β = 0 . 7 𝑝 ! ………………………….(14) Algoritma  inisialisasi  Nguyen  Widrow adalah sebagai berikut [8] :
1. Inisialisasi  semua  bobot  (v ji (lama))  dengan bilangan acak dalam interval [-0.5, 0.5]
2. Hitung v j dengan persamaan (5)
𝑣 ! = 𝑣 ! ! ! + 𝑣 ! ! ! + ⋯ + 𝑣 !" ! ………(15)
3. Bobot  yang  dipakai  sebagai  inisialisasi menggunakan persamaan (6)
𝑣 !" = ! ! !" ( !"#" ) | | ! ! | | ………………….(16)
4. Bias  yang  dipakai  sebagai  inisialisasi V j0 adalah bilangan acak antara – β dan β
Prediksi Time Series
Prediksi ( forecasting ) merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan  nilai  yang  diketahui  dari  variabel tersebut  atau  variabel  yang  berhubungan. Menurut  sifatnya,  teknik  prediksi  terbagi menjadi  dua  jenis  yaitu  teknik  kualitatif  dan teknik kuantitatif. Teknik kuantitatif
dikelompokkan dalam dua jenis  [11]:
1. Model Time Series (Runtun Waktu) Pada  model Time  Series ,  peramalan masa  mendatang  dilakukan  berdasarkan  nilai data masa lalu atau disebut data historis. Tujuan metode ini adalah menemukan pola dalam deret data  historis  dan  memanfaatkan  pola  deret tersebut  untuk  peramalan  masa  mendatang. Keuntungan  dalam  menggunakan  model  ini adalah  peramalan  dapat  dilakukan  secara  lebih sederhana dibandingkan dengan model kausal.
2. Model kausal
Model  Kausal  merupakan  suatu  model yang  mengasumsikan  faktor  yang  diramalkan menunjukkan  suatu  hubungan  sebab  akibat dalam  satu  atau  lebih  variabel  bebas  dan menggunakannya  untuk  meramalkan  nilai mendatang  dari  suatu  variabel  tak  bebas. Keuntungan  dalam  menggunakan  model  ini adalah  dapat  menghasilkan  tingkat  keberhasilan yang  lebih  besar  dalam  pengambilan  keputusan yang bijaksana.
Data Time  series adalah  data  yang menggambarkan  suatu  objek  dari  waktu  ke waktu  atau  periode  secara  historis  dan  terjadi berurutan.Kecerdasan  Buatan  telah  digunakan secara  luas  untuk  fungsi  pengenalan  dan peramalan.  Salah  satu  diantaranya  adalah jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Keuntungan  yang paling  signifikan  dari  model  JST  dengan  model nonlinear  yang  lain  adalah  bahwa  JST  mampu memberikan  pendekatan  secara  umum  untuk mengenali  pola  masukan  dengan  derajat keakuratan  yang  cukup  besar.  Kekuatannya berasal  dari  proses  informasi  data  yang  paralel [6].
b y t-­‐1 y t-­‐2 y t-­‐p b z 1 z 2 z q y t ... Layer   input Layer   output Layer tersembunyi ... Gambar 1 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan untuk time series
Tidak  ada  asumsi  yang  tegas  untuk bentuk model yang diperlukan dalam pembentukan  model  karena  model  jaringan sangat  ditentukan  oleh  karakteristik  dari  data. Jaringan  Backpropagation  dengan  satu  lapisan tersembunyi  adalah  model  yang  paling  banyak digunakan untuk prediksi time series . Karakteristik  model  tersebut  terdiri  dari  tiga lapisan  pengolah  yang  masing-masing  neuron pemroses yang dihubungkan dengan bobot yang dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Hubungan  antara keluaran  ( 𝑦 ! )  dan  masukan  ( 𝑦 ! ! ! , … , 𝑦 ! ! ! )... mempunyai  model  matematis  seperti  persamaan (7) [6].
𝑦 ! = 𝑤 ! + 𝑤 ! 𝑔 ( 𝑤 ! ! 𝑤 !" ! ! ! ! 𝑦 ! ! ! ) ! ! ! ! ………….(17)
Di mana 𝑤 !" ( 𝑖 = 0 , 1 , 2 , … , 𝑝 ; 𝑗 = 1 , 2 , … , 𝑞 ) dan 𝑤 ! ( 𝑗 = 0 , 1 , 2 , … , 𝑞 ) adalah parameter  yang  sering  disebut  bobot, 𝑝 adalah jumlah  neuron  lapisan  input,  dan 𝑞 adalah jumlah neuron lapisan tersembunyi.

## 3. PEMBAHASAN
Gambaran Umum
Aplikasi  pada  penelitian  ini  merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk melakukan  prediksi  mengenai  jumlah  penderita penyakit  DBD  yang  terjadi  di  Kota  Semarang. Aplikasi  yang  dikembangkan  berbasis web dengan  menggunakan  data  minimal  dua  tahun yang  diambil  dari  Dinas  Kesehatan  Kota
Semarang.  Gambaran  Umum  aplikasi  dapat dilihat pada gambar 2.
Aplikasi  ini  hanya  memiliki  dua  jenis pengguna,  yaitu  Admin  dan  pengguna  umum. Admin  adalah  pengguna  yang  dapat  mengelola data  penyakit,  melakukan  pelatihan,  pengujian, dan  prediksi.  Data  penyakit  terdiri  dari  bulan, tahun  dan  jumlah  penderita  penyakit  DBD. Pelatihan  dilakukan  oleh  admin  dengan memasukkan  variabel  jaringan  berupa  alfa, jumlah  neuron  tersembunyi,  maksimal epoch , minimum error. Proses  pelatihan  menghasilkan bobot  akhir  yang  selanjutnya  digunakan  untuk pengujian dan prediksi. Pengujian menghasilkan error yang  akan  dibandingkan  dengan  hasil pengujian  lainnya,  sehingga  akan  didapatkan variabel  jaringan  yang  menghasilkan error terkecil untuk digunakan prediksi. Ketika proses prediksi dilakukan akan dihasilkan nilai prediksi jumlah  penderita  penyakit  DBD  satu  bulan  ke depan  yang  kemudian  sistem  akan  menganalisis apakah  hasil  tersebut  mengalami  peningkatan atau  penurunan  dari  bulan  sebelumnya. Pengguna  umum  dapat  melihat  data  penyakit dan melihat status prediksi.

## Gambar 2 Gambaran Umum Aplikasi

## Use Case
Use  case merupakan  deskripsi  urutan tindakan yang dilakukan aplikasi yang berpengaruh kepada actor dari aplikasi. Terdapat enam use  case dalam  aplikasi,  yaitu usecase mengelola data, melakukan pelatihan, melakukan  pengujian,  melakukan  prediksi, melihat histori data, dan melihat status prediksi. Penjelasan  masing-masing use  case ada  pada Tabel 1.
Aplikasi   Prediksi   Jumlah   Penderita   Penyakit   Demam   Berdarah   Dengue...
Tabel 1 Daftar Use Case Aplikasi No Use Case Deskripsi 1  Mengelola data Admin dapat mengelola data jumlah penderita penyakit DBD setiap bulan yang diperlukan untuk melakukan pelatihan, pengujian dan prediksi 2  Melakukan Pelatihan Admin memerintahkan aplikasi untuk melakukan pelatihan menggunakan metode backpropagation berdasarkan variabel jaringan yang dimasukkan, yaitu alfa, jumlah neuron tersembunyi, maksimum epoch ,
minimum error 3  Melakukan Pengujian Admin memerintahkan aplikasi untuk melakukan pengujian menggunakan metode backpropagation 4  Melakukan Prediksi Admin memerintahkan aplikasi untuk menghitung prediksi menggunakan metode backpropagation 5  Melihat
Histori Data Semua pengguna dapat melihat data di dalam aplikasi yang digunakan untuk melakukan prediksi 6  Melihat Status Prediksi Semua pengguna aplikasi dapat melihat status prediksi

## Arsitektur Jaringan
Arsitektur  jaringan  yang  digunakan dapat  dilihat  pada  gambar  3  yang  terdapat  tiga layer  yaitu  12  neuron  pada layer masukan,  3 neuron  pada layer tersembunyi  dan  satu  neuron pada layer keluaran.  Jumlah  neuron  pada layer tersembunyi  merupakan  variabel  yang  dapat diubah.  Data  yang  diinput  berupa  data time series per  bulan  dengan  pola  inputan  data  yaitu 𝑥 ! ! ! , 𝑥 ! ! ! , … , 𝑥 ! ! !" .  Output  yang  dihasilkan berupa  nilai 𝑥 ! yang  merupakan  nilai 𝑥 pada satu bulan berikutnya.

## Pelatihan dan Pengujian
Data  jumlah  penderita  penyakit  Demam Berdarah Dengue (DBD)  tersedia  dalam  kurun waktu  delapan  tahun  yaitu  mulai  tahun  2006 sampai 2013 dengan jumlah 96 data. Data dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  data  pelatihan sebanyak  71  (70%  persen  dari  96)  dan  data pengujian sebanyak 25 (30% persen dari 96).
b x t-­‐12 x t-­‐2 x t-­‐1 b z 1 z 2 z 3 x t ... Layer   input Layer   output Layer tersembunyi Gambar 3 Arsitektur Jaringan
Hasil  Pelatihan  dan  pengujian  dari jaringan  syaraf  tiruan  dilakukan  dengan  variasi jumlah  neuron  pada  layer  tersembunyai  pada beberapa  nilai  alfa,  serta  batas  epoch  maksimal dibatasi  sampai  100.000  epoch.  Pada  setiap pengujian  pelatihan  dilihat  durasi  pelatihan  dan nilai MSEnya. Sedangkan pada pengujian dilihat Nilai  MAPE  dan  tingkat  akurasinya.  Hasil  dari pelatihan  dan  pengujian  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation tersebut yaitu seperti pada tabel 3.
Setelah dilakukan pelatihan terdapat dua pelatihan  yang  tercepat  dengan  durasi  waktu  19 menit,  yaitu  pada  alfa  0.3,  jumlah  neuron tersembunyi  sebanyak  10  neuron  dan  pada  alfa 0.5,  jumlah  neuron  tersembunyi  sebanyak  10 neuron.  Kedua  hasil  pelatihan  ditunjukkan  pada baris yang berwarna abu-abu muda.
Pengujian menghasilkan MAPE terkecil, yaitu  4.48  pada  alfa  0.7  dan  jumlah  neuron tersembunyi sebanyak 50
neuronyang ditunjukkan  pada  baris  yang  berwarna  abu-abu tua dengan nilai akurasi 95.52 persen.
Variabel  jaringan  dengan  hasil  MSE terkecil kemudian dianalisis perbandingan antara nilai  prediksi  dan  nilai  observasi  dalam  bentuk grafik  dan  tabel  data  yang  dapat  dilihat  pada gambar 4. Gambar 4 menunjukkan hasil prediksi dan  nilai  observasi  memiliki error pada  empat dari  lima  data  dan  satu  data  tepat  sama  dengan nilai  observasi  sehingga  menghasilkan  akurasi sebesar 95.52 persen.
Tabel 3 Hasil pelatihan dan pengujian penyakit Demam Berdarah Dengue Jumlah Neuron Alfa Pelatihan Pengujian Epoch Durasi MSE MAPE Akurasi 10 0.3  100000 19 Menit 5.14 x 10 -5 13.09 86.91 30 0.3  100000  59 Menit 5.88 x 10 -5 11.91 88.09 50 0.3  100000  2 Jam. 25 Menit 2.74 x 10 -5 8.74 91.26 70 0.3  100000  2 Jam. 25 Menit 0.55 1137 0 90 0.3  100000  3 Jam. 22 Menit 0.55 1137 0 10 0.4  100000  23 Menit 1.06 x 10 -5 5.63 94.37 30 0.4  100000  1 Jam. 13 Menit 1.13 x 10 -5 5.38 94.62 50 0.4  100000  1 Jam. 43 Menit 1.56 x 10 -5 7.28 92.72 70 0.4  100000  2 Jam. 30 Menit 0.55 1137 0 90 0.4  100000  3 Jam. 13 Menit 0.55 1137 0 10 0.5  100000 19 Menit 6.14 x 10 -5 15.31 84.69 30 0.5  100000  59 Menit 1.52 x 10 -5 6.03 93.97 50 0.5  100000  1 Jam. 39 Menit 1.77 x 10 -5 7.31 92.69 70 0.5  100000  2 Jam. 22 Menit 0.55 1137 0 90 0.5  100000  3 Jam. 19 Menit 0.55 1137 0 10 0.6  100000  21 Menit 3.97 x 10 -5 9.29 90.71 30 0.6  100000  1 Jam. 3 Menit 4.29 x 10 -5 11.91 88.09 50 0.6  100000  1 Jam. 56 Menit 1 x 10 -5 5.36 94.64 70 0.6  100000  3 Jam. 10 Menit 0.55 1137 0 90 0.6  100000  3 Jam. 21 Menit 0.55 1137 0 10 0.7  100000  25 Menit 1.26 x 10 -5 6.14 93.86 30 0.7  100000  1 Jam. 15 Menit 1 x 10 -5 5.17 94.83 50 0.7  100000  1 Jam. 28 Menit 1 x 10 -5 4.48 95.52 70 0.7  100000  2 Jam. 41 Menit 6.09 x 10 -5 14.01 85.99 90 0.7  100000  3 Jam. 10 Menit 0.55 1137 0
Aplikasi   Prediksi   Jumlah   Penderita   Penyakit   Demam   Berdarah   Dengue...
Gambar 4 Perbandingan nilai hasil prediksi dan nilai observasi penyakit DBD pada tahun 2013
4. KESIMPULAN
Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation menunjukkan  dua  pelatihan paling cepat dengan durasi waktu 19 menit, yaitu pada  alfa  0.3,  jumlah  neuron  tersembunyi sebanyak  10  neuron  dan  pada  alfa  0.5,  jumlah neuron tersembunyi sebanyak 10 neuron.
Pengujian menghasilkan MAPE terkecil, yaitu  4.48  pada  alfa  0.7  dan  jumlah  neuron tersembunyi  sebanyak  50  neuron  dengan  nilai akurasi 95.52 persen.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Apriyani  R.,  2010,  " Implementation  Of Artificial Neural Network Backpropagation Method  In  Predicting  Stock  Price  PT. Indosat  Using  Matlab 7.1",  Program  Pasca Sarjana, Universitas Gunadarma, Depok.
[2]  Darmawan  D.,  2010,  “Pengenalan  Wajah dengan Metode
Backpropagation
Menggunakan  Kamera  CCTV  Inframerah”, Program  Sarjana  Ekstensi,  Universitas Indonesia, Depok.
[3]  Dinas  Kesehatan  Kota  Semarang,  2012, "Profil  Kesehatan  Kota  Semarang  2012", http://www.dinkesjatengprov.go.id/, diakses pada tanggal 1 November 2013 pukul 08.15 WIB.
[4] Hermawan A., 2006, "Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi", Andi Offset,
Yogyakarta.
[5]  Imantaka  S.  R.,  2010,  "Sistem  Pengenal Wajah  Berbasis Ensemble  Neural  Network untuk  Citra  Inframerah",  Program  Sarjana, Universitas Indonesia, Depok.
[6] Khashei M. dan Mehdi Bijari, 2011, " Which Methodology  is  Better  for  Combining Linear  and  Nonlinear  Models  for  Time Series  Forecasting ",  Journal  of  Industrial and Systems Engineering, 4(4):265-285. [7] Mustaziri, 2012, "Sistem Pakar Fuzzy Untuk Optimasi  Penggunaan  Bandwidth  Jaringan Komputer", Program Pasca Sarjana, Universitas Diponegoro, Semarang. [8]  Siang,  Jong  Jek,  2005,  "Jaringan  Syaraf Tiruan dan Pemprogramannya menggunakan  Matlab",  Andi  Offset, Yogyakarta. [9]  Singh  S.,  et  al,  2011,  " Time  Series  based Temperature Prediction using Back Propagation  with  Genetic  Algorithm Technique ",  IJCSI  International  Journal  of Computer Science Issues, 8(3):28-32.
[10] Suhardiono, 2005, “Sebuah Analisis Faktor Risiko Perilaku Masyarakat terhadap Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kelurahan Helvetia Tengah, Meda,
Agustus September Oktober November Desember Observasi 108 63 81 66 129 Prediksi 110 64 80 62 129 55 65 75 85 95 105 115 125 135 Ju m lah p en de rita Bulan Perbandingan   nilai   hasil   prediksi   dan   nilai   observasi   penyakit   DBD   tahun   2013
Tahun 2005”, Jurnal Mutiara Kesehatan
Indonesia, 1(2): 48-65.
[11]  Tanjung  I.  H.,  2012,  "Peramalan  Jumlah Penjualan  Distributor  Telur  Terhadap Permintaan  Pasar  Menggunakan  Metode Average-Based Fuzzy Time Series
(ABFTS)",  Program  Sarjana,  Universitas Sumatera Utara, Medan.